论文摘要
为有效预测采煤工作面的瓦斯浓度,针对具有高度非线性、不确定性、时变性及复杂性的瓦斯浓度序列,提出在线序贯极限学习机理论的瓦斯浓度动态预测模型,该模型可以实时更新监测信息,并根据历史数据和当前数据进行模型的离线训练和在线学习以完成对未来时刻瓦斯浓度的动态预测.同时,引入自适应萤火虫算法优化预测模型参数.实验结果表明:该方法通过实时更新样本数据,降低了复杂度,耗时小,学习影射能力强.该模型的预测误差比BPNN和ELM网络模型低,具备良好的预测精度与更强的泛化能力.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丰胜成,卢万杰,徐耀松,孟庭儒,代巍
关键词: 瓦斯浓度,动态在线预测,在线序贯极限学习机,萤火虫算法,自适应步长调整
来源: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
基金: 国家自然科学基金(71771111),辽宁省自然基金指导计划项目(20180550438)
分类号: TP18;TD712
页码: 1-6
总页数: 6
文件大小: 751K
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标签：瓦斯浓度论文; 动态在线预测论文; 在线序贯极限学习机论文; 萤火虫算法论文; 自适应步长调整论文;